Machine Learning od Variscite: SOMy do analizy danych i wizji maszynowej z pomocą AI

W ostatnich latach uczenie maszynowe (Machine Learning) zyskało kluczowe znaczenie w wielu sektorach gospodarki. Technologia ta umożliwia komputerom samodzielne zdobywanie wiedzy na podstawie analizy dostępnych danych i podejmowanie decyzji, bazujących na wykrytych wzorcach. W dobie dynamicznego przyrostu informacji w obszarach takich jak przemysł, medycyna, transport czy finanse, stosowanie metod ML staje się nieodzowne. Pozwala to na automatyczne wydobywanie cennych spostrzeżeń z rozbudowanych zbiorów danych, przewyższając pod względem efektywności i skuteczności tradycyjne modele analityczne.

Rosnąca rola Machine Learning

Jak przebiega proces uczenia maszynowego?

Kluczowe etapy to:

Analiza danych – najpierw gromadzony jest zestaw danych, które następnie są selekcjonowane i poddawane wstępnemu przetwarzaniu, by umożliwić lepsze prognozowanie.

Ewaluacja modelu – aby ocenić dokładność przewidywań, algorytmy wykorzystują funkcję błędu, dzięki której ustalają, jak bardzo wynik odbiega od oczekiwań.

Optymalizacja – w ostatnim kroku następuje poprawa modelu poprzez modyfikację parametrów i ponowne trenowanie algorytmu.

Cykliczne powtarzanie powyższych działań sprawia, że z każdym krokiem rośnie precyzja prognoz i wzrasta zdolność modelu do adaptacji w zmieniających się warunkach.

Główne nurty uczenia maszynowego

Uczenie nadzorowane (supervised) – trenujemy algorytm na oznakowanych danych (z etykietami), aby nauczył się klasyfikować bądź przewidywać wyniki.

Uczenie nienadzorowane (unsupervised) – dane nie są opatrzone etykietami; metoda polega na wyszukiwaniu ukrytych wzorców i powiązań w zbiorze.

Uczenie częściowo nadzorowane (semi-supervised) – łączy elementy obu powyższych technik, korzystając zarówno z danych oznakowanych, jak i nieoznaczonych.

Uczenie wzmocnione (reinforcement learning) – wykorzystuje strategię „próby i błędu”, gdzie algorytm dąży do osiągnięcia zdefiniowanego celu, systematycznie dostosowując swoje działania.

Zastosowania Machine Learning

Nowoczesne rozwiązania oparte na ML znajdują zastosowanie w różnych branżach – od IoT i transportu po rolnictwo czy produkcję przemysłową. Przykładami mogą być:

Analiza obrazu – automatyczne rozpoznawanie i klasyfikacja obiektów.

Prognozowanie awarii – analiza sygnałów z maszyn w celu przewidywania usterek i minimalizacji przestojów.

Optymalizacja procesów – doskonalenie wydajności produkcji, redukcja kosztów operacyjnych.

Personalizacja usług – dostosowanie oferty do preferencji klienta w czasie rzeczywistym.

Jednym z rozwiązań umożliwiających szybkie przetwarzanie danych i przyspieszenie algorytmów AI/ML są produkty Variscite. Model DART-MX95, wyposażony w wydajny NPU (Neural Processing Unit), stanowi doskonałą bazę do projektów wymagających analizy obrazu w czasie rzeczywistym.

Czym jest Machine Vision?

Machine Vision, zwane też wizją maszynową, polega na przechwytywaniu oraz analizie obrazów lub klipów wideo w celu identyfikowania obiektów i ich cech. Wykorzystanie algorytmów ML i sztucznej inteligencji sprawia, że systemy są w stanie interpretować dane z dużą dokładnością – często przewyższając możliwości człowieka. Machine Vision znajduje zastosowanie m.in. w systemach kontroli jakości, monitoringu czy robotyce. Dobrym przykładem są pojazdy autonomiczne, które w czasie rzeczywistym obserwują otoczenie i podejmują właściwe decyzje, poprawiając bezpieczeństwo i komfort jazdy.

Portfolio Variscite pod kątem AI

Seria DART (z zachowaniem pin2pin compatibility)

DART-MX95: Dzięki wydajnemu NPU i ISP stanowi świetne rozwiązanie dla inteligentnych systemów wizyjnych i kamer o wysokiej rozdzielczości.

DART-MX93: Wyposażony w dwurdzeniowy Cortex-A55 z NPU, idealnie nadaje się do zastosowań w transporcie, np. do analizy wideo z kamer monitorujących.

DART-MX8M-PLUS: Dysponuje czterordzeniowym Cortex-A53 oraz współpracującym rdzeniem 800 MHz Cortex-M7. NPU znacznie przyspiesza zadania związane z przetwarzaniem AI/ML, istotne np. w automatyzacji produkcji.

DART-MX8M: Zaprojektowany do aplikacji mobilnych i interfejsów HMI. Obsługuje grafikę 2D/3D oraz umożliwia implementację uczenia maszynowego do rozpoznawania gestów czy analizy zachowań użytkowników.

Seria VAR-SOM (również pin2pin)

VAR-SOM-MX93: Sprawdza się w rozwiązaniach IoT, łącząc moc dwurdzeniowego Cortex-A55 z NPU i szybkim transferem danych (Wi-Fi 6).

VAR-SOM-MX8M-PLUS: Dzięki wysokiej mocy obliczeniowej i zaawansowanemu NPU nadaje się do zastosowań medycznych, np. w analizie obrazów diagnostycznych.

Python API (pyvar)

Z myślą o deweloperach Variscite przygotowało bibliotekę Python (pyvar), która zdecydowanie upraszcza tworzenie aplikacji ML i multimedialnych na modułach SoM. Dzięki gotowym klasom i przykładom początkujący programiści mogą w szybki sposób rozpocząć pracę z algorytmami sztucznej inteligencji. Integracja z procesorami NXP i.MX8 sprawia, że wdrażanie nowych rozwiązań staje się bardziej intuicyjne, a czas potrzebny na uruchomienie projektu ulega skróceniu.

Podsumowanie

Uczenie maszynowe i technologia wizji maszynowej zmieniają oblicze wielu sektorów, zapewniając szybszą, dokładniejszą i bardziej efektywną analizę danych. Variscite, we współpracy z Soyter Components, oferuje szeroką gamę modułów SoM (zarówno z serii DART, jak i VAR-SOM, dzięki którym firmy mogą z powodzeniem wdrażać projekty z zakresu AI/ML w systemach wbudowanych, aby zwiększyć konkurencyjność oraz poprawić jakość i wydajność swoich procesów.